PCA：相同的解释了不同数量组件的方差比

Question

我正在尝试了解PCA。我有一个三维数据集，我建立了两个PCA模型，一个有2个组件，另一个有3个组件。但是，我不明白为什么两种PCA模型的解释差异比率是相同的。

Model with 2 components: [ 0.60792494  0.31234679]
Model with 3 components: [ 0.60792494  0.31234679  0.07972828]

Answer 1

如果您使用的数据对于两个模型都相同，那么您是否使用所有可能的组件，解释的方差比应该总和为1.在您的实例中，前两个组件解释了~91％的变化。由于每个PCA组件与之前的组件正交，因此您添加的任何其他组件将仅解释尚未解释的方差。因此，3组分模型的前2个组分将解释与2组分模型相同的量，第3个组分将解释另外8％的变化。

你正在使用python，也许是一个很好的直观介绍，例子可以在http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html

中找到